隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”,驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力正在逐漸改變,宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)面臨深度調(diào)整。在注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展可持續(xù)性的新環(huán)境下,傳統(tǒng)金融行業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)作和監(jiān)管模式正在不斷變化以適應(yīng)新的金融生態(tài)環(huán)境。以銀行業(yè)為例,在利率市場(chǎng)化的背景下,存貸業(yè)務(wù)等傳統(tǒng)主營業(yè)務(wù)的利潤空間不斷被壓縮,銀行個(gè)體的發(fā)展模式需要進(jìn)一步演變進(jìn)化來維持自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力。各家銀行紛紛調(diào)整原有的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu),在金融科技的推動(dòng)下不斷地探索新的盈利發(fā)展模式。業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的改變不可避免地也會(huì)帶來風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)的變化。為了保證整個(gè)銀行體系繼續(xù)穩(wěn)健運(yùn)行,科學(xué)、及時(shí)地度量監(jiān)控新的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下銀行行業(yè)整體的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為重要。本文基于上市銀行的資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)以及股票市場(chǎng)信息,利用系統(tǒng)性或有權(quán)益分析（SCCA）方法對(duì)于上市銀行的整體風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行分析。系統(tǒng)性或有權(quán)益分析方法是或有權(quán)益分析方法（CCA）在多家機(jī)構(gòu)上的拓展運(yùn)用,將單個(gè)機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)通過極值分布理論和Copula函數(shù)結(jié)合起來,測(cè)量整體的聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)狀況,進(jìn)而度量機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)相依結(jié)構(gòu)和行業(yè)整體的風(fēng)險(xiǎn)狀況。不同于COVAR和SRISK等系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法僅僅關(guān)注尾部損失的相關(guān)性,用于尋找系... 

【文章來源】：南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１：?ＣＣＡ模型基本原理??

南京大學(xué)碩士論文?第四章基于ＳＣＣＡ模型的實(shí)證研究??４．２．２計(jì)算結(jié)果??我們按照或有權(quán)益分析方法分別計(jì)算每一家銀行的隱含資產(chǎn)價(jià)值如圖４－２－１所示，從圖??中我們可以看出，自２００８年初至２０１７年底，我國銀行業(yè)的總資產(chǎn)體量呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)的態(tài)??勢(shì)，這和這些年來銀行負(fù)債端賬面價(jià)值的穩(wěn)步增長(zhǎng)是密切相關(guān)的。其中工商銀行、建設(shè)銀行、??中國銀行的資產(chǎn)總量均己到達(dá)十萬億級(jí)別以上，而其余標(biāo)的銀行也均達(dá)到萬億級(jí)別。??

５．１．１國有行違約風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)描述??５．１．１．１違約概率及潛在損失??圖５－〗－１展示了我國的國有銀行每家違約的可能性和潛在損失，整體上來看，在政府隱??性擔(dān)保的情況下，國有大行在十年的時(shí)間跨度內(nèi)，大部分時(shí)間的違約概率保持著極低的水平。??從時(shí)間的角度來分析，２００８年底至２００９年初以及２０１４年中下旬這幾家銀行的違約概率均??達(dá)到相對(duì)峰值，峰值均值分別為４％和１２％左右。２０１４年底的違約風(fēng)險(xiǎn)整體比金融危機(jī)后期??的違約概率還要高近一倍。從橫向來比較，４家標(biāo)的銀行的違約概率和銀行的隱含資產(chǎn)價(jià)值??之間沒有明確的相關(guān)關(guān)系，標(biāo)的銀行的潛在損失也沒有體現(xiàn)出基于資產(chǎn)價(jià)值的協(xié)同性，中國??銀行和交通銀行的違約概率和潛在損失均顯著高于建設(shè)銀行和工商銀行，潛在損失在２０１４??年底達(dá)到了?３００億的水平。２０１６年以后違約概率基本無起伏，維持在較低水平。相對(duì)來講??工商銀行的資產(chǎn)質(zhì)量最好

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]全球銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的成因:內(nèi)憂還是外患?——基于74個(gè)國家的比較分析[J]. 方蕾,粟芳.  國際金融研究. 2017(08)
[2]我國銀行業(yè)系統(tǒng)性違約風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度——基于系統(tǒng)性或有權(quán)益分析模型[J]. 王征洋.  經(jīng)濟(jì)問題. 2017(04)
[3]中國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度——基于SCCA方法的分析[J]. 張煒,童中文.  金融與經(jīng)濟(jì). 2017(02)
[4]系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染渠道與度量研究——兼論宏觀審慎政策實(shí)施[J]. 方意.  管理世界. 2016(08)
[5]系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)和度量——基于中國金融體系的研究[J]. 陶玲,朱迎.  金融研究. 2016(06)
[6]債務(wù)杠桿與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制——基于CCA模型的分析[J]. 茍文均,袁鷹,漆鑫.  金融研究. 2016(03)
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[8]我國商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度及影響因素研究——基于CCA-POT-Copula方法的分析[J]. 王擎,白雪,牛鋒.  當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué). 2016(02)
[9]系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度及影響因素研究[J]. 魏金明.  商業(yè)研究. 2016(02)
[10]銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)成因分析及評(píng)價(jià)模型的建立[J]. 趙奇.  金融經(jīng)濟(jì). 2015(08)

博士論文
[1]引入高階矩的銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)測(cè)度研究[D]. 張立華.對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3540645